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一种基于尺度最优的极线校正优化方法
被引量：
1
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作者
刘仁峰
周华兵
田金文
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第6期287-289,294,共4页
通过分析校正变换的不唯一性,提出一种基于尺度的极线校正方法。该方法使用尺度不变特征变换算子分析特征点在尺度空间中的分布:在某一特定的尺度下会有更多稳定的特征点,使得图像的局部特征更加突出。对无人机拍摄的照片进行实验,结果...
通过分析校正变换的不唯一性,提出一种基于尺度的极线校正方法。该方法使用尺度不变特征变换算子分析特征点在尺度空间中的分布:在某一特定的尺度下会有更多稳定的特征点,使得图像的局部特征更加突出。对无人机拍摄的照片进行实验,结果表明,该方法能较好地消除垂直误差,且在校正优化最优尺度上能得到满足需要的视差图,从而根据视差恢复三维地形图。
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关键词
极线校正
图像匹配
DoG算子
尺度不变特征变换算子
视差图
三维恢复
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题名
一种基于尺度最优的极线校正优化方法
被引量：
1
1
作者
刘仁峰
周华兵
田金文
机构
华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱图像信息处理技术重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第6期287-289,294,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61004111)
文摘
通过分析校正变换的不唯一性,提出一种基于尺度的极线校正方法。该方法使用尺度不变特征变换算子分析特征点在尺度空间中的分布:在某一特定的尺度下会有更多稳定的特征点,使得图像的局部特征更加突出。对无人机拍摄的照片进行实验,结果表明,该方法能较好地消除垂直误差,且在校正优化最优尺度上能得到满足需要的视差图,从而根据视差恢复三维地形图。
关键词
极线校正
图像匹配
DoG算子
尺度不变特征变换算子
视差图
三维恢复
Keywords
epipolar rectification
image matching
DoG descriptor
Scale Invariant Feature Transform（SIFT） descriptor
disparity map
three-dimensional recovery
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于尺度最优的极线校正优化方法
刘仁峰
周华兵
田金文
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013
1
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